再潮的技术也离不开数据——2017关于数据的三个趋势

简介:

岁末年初之际,我们已经做了很多2017年潮流技术预测,包括物联网、AR/VR、人工智能等等。我们不难发现,这些技术基于大量的数据实现,同时也产生庞大的数据量。今天我们就来通过Near公司的创始人兼CEO Anil Mathews来谈谈未来关于数据的三大趋势。这些也是企业需要关注的。

数据融合平台出现

无处不在的可穿戴设备、物联网(IoT)潮流、增强现实(AR)/虚拟现实(VR)等技术是目前行业内最受欢迎的趋势。同时,近年来我们看到,企业对这些趋势的应用很大程度上推动了这些技术的发展。

这三种技术所产生的数据量是令人难以置信的。对于企业来说,甚至流传着这样一句话:得数据者得天下—这些数据可以为企业提供深入的实时分析洞察,帮助企业更好地了解他们的消费者,并做出数据驱动的决策。

如何驯服这些海量数据,这就需要用到数据融合平台——即整合了所有连接数据——将在2017年呈上升趋势。融合平台具有很多优势:从更丰富的分析洞察,到聚焦产品开发,从而提高投资回报率(ROI)。统一的发展框架将降低DevOps成本,甚至可以提供统一的管理框架,以监控和分析数据流入。

人工智能(AI)的应用将增加
同大数据和机器学习一样,AI成为现在最让人兴奋的流行趋势之一。

当前,AI将强大的机器学习模型与高效的分析算法结合在一起,产生了智能自动化和自然语言处理(NLP),可以帮助我们了解人类行为——这是单单通过模型和分析是无法实现的。

根据最近的研究,预计到2022年,AI市场总值将达到160.6亿美元,从2016年至2022年以62.9%的复合年增长率增长。

原因很简单,AI将加强现实生活分析,使我们能够得出更深入、更有意义和更贴切的结论,这将有助于提升洞察力,并建立我们迄今还无法实现的目标。

AI不仅在数字营销领域,而且在客户服务领域都将产生巨大的影响,因为它是增强整体客户体验的强大工具。

随着企业采用AI,他们将探索和尝试找到最好的方式令其应用于自己的业务,并以有效和更快的方式解决问题。

通过合理的设计来简化数据
想想你使用过的最好的产品和应用程序。它们肯定是使用简单、直观、干净的,而不是那些充满最新和最伟大功能的。所以,精简的设计是伟大的产品的关键。

复杂性在用户体验的世界里是一个严格的禁忌。但是当你在不到一天的时间内处理10 TB的分布式数据时,复杂性是不可避免的。然而,复杂性并不意味着“变复杂”。如果你的工作流程很复杂,那说明你的产品设计和界面有问题,而不能将产品正在处理和加工复杂数据作为借口。

与以往每一个处理复杂性、实时数据和分析的解决方案不同,在接下来的几年中你要做的是该如何简化数据,以及如何简单、用户友好地呈现你的解决方案。其中的关键是“数据驱动”和“人性”设计,超越复杂的算法、分析和自动化,并深入了解真实用户工作流程。

结束语
从2014年被专家成为“数据之年”开始,2017年毫无疑问依旧是个“数据之年”。当更多的专家拿起手中的“水晶球”做出各种新技术预言的时候,别忘了所有的实现都离不开数据。对于企业来说,如何处理数据使之为自己服务,将变成一个无法回避的问题。

本文转自d1net(转载)

相关文章
|
2月前
|
消息中间件 监控 大数据
"探索Streaming技术:如何重塑大数据未来,实时处理引领数据价值即时转化新纪元"
【8月更文挑战第10天】信息技术高速发展,数据成为推动社会进步的关键。面对数据爆炸,高效实时处理成挑战。流处理(Streaming)技术应运而生,即时处理数据流,无需积累。应用于实时监控、日志分析等场景。例如,电商平台利用流处理分析用户行为,推送个性化推荐;智能交通系统预测拥堵。结合Apache Kafka和Flink,实现从数据收集到复杂流处理的全过程。流处理技术促进数据即时价值挖掘,与AI、云计算融合,引领大数据未来发展。
97 5
|
5月前
|
供应链 安全 物联网
未来交织:新兴技术趋势与跨领域应用展望
【4月更文挑战第27天】 随着科技的不断进步,新兴技术如区块链、物联网(IoT)、和虚拟现实(VR)正迅速融入我们的生活和工作中。这些技术不仅各自发展迅猛,而且相互之间的融合预示着一场技术革命的到来。本文将探讨这些技术的发展趋势,分析它们在不同领域的应用前景,并讨论它们如何联合作用,推动社会向智能化、去中心化和沉浸式体验的方向演进。
|
5月前
|
分布式计算 安全 NoSQL
【专栏】大规模数据处理在数字化时代的重要性及挑战,包括洞察驱动决策、效率提升和创新机遇
【4月更文挑战第27天】本文探讨了大规模数据处理在数字化时代的重要性及挑战,包括洞察驱动决策、效率提升和创新机遇,同时面临数据量大、多样性、实时性和安全问题。文章介绍了Hadoop、Spark、NoSQL数据库及流处理技术(Kafka、Flink)等主流处理工具。在技术选型与实施中,强调明确业务需求、成本效益分析、兼容性及安全合规,并建议分阶段实施和持续优化。大规模数据处理技术是企业数据化转型的基础,影响决策效率和创新能力,企业应灵活选用合适的技术,构建高效安全的数据处理体系,以实现数据价值最大化。
169 3
|
5月前
|
前端开发 JavaScript Serverless
前端技术的发展与未来趋势
【2月更文挑战第4天】随着互联网的不断发展,前端技术作为用户与网站交互的重要环节,也在不断创新与变革。本文将探讨前端技术的发展历程,分析当前的热门技术趋势,并展望未来前端技术的发展方向。
|
机器学习/深度学习 边缘计算 分布式计算
元宇宙六大技术,后续的技术趋势 !
元宇宙六大技术,后续的技术趋势 !
257 0
元宇宙六大技术,后续的技术趋势 !
|
人工智能 Cloud Native 安全
Gartner2022技术趋势
Gartner2022技术趋势理解与认识
163 0
|
机器学习/深度学习 人工智能 安全
2022 年,这 12 个技术趋势最值得关注
深度解读 Gartner 2022 年重要战略技术趋势:三大主题、十二项技术趋势背后的判断逻辑。
232 0
2022 年,这 12 个技术趋势最值得关注
|
机器学习/深度学习 人工智能 自然语言处理
关于数据智能浪潮对前端技术发展影响的一些思考
在大数据和人工智能的浪潮下,到底对前端技术的发展带来了什么影响?
关于数据智能浪潮对前端技术发展影响的一些思考